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Qué es Internet del Comportamiento o Internet of Beahviours (IoB)

José Maria Escalante Fernandez
Qué es Internet del Comportamiento o Internet of Beahviours (IoB)

Qué es IoB o Internet del Comportamiento

El llamado “Internet del Comportamiento” o IoB (Internet of Behaviours, por sus siglas en inglés) es un concepto que apareció por primera vez en el 2012, cuando Göte Nyman, profesor de la universidad de Helsinki, acuño el término en uno de sus artículos. La idea de Nyman consistía en usar la tecnología para rastrear el comportamiento de las personas y construir modelos que ayudasen a determinar y comprender los factores que impulsan un comportamiento o acto determinado. En aquel instante, Nyman no consideró el potencial que tendría el nuevo concepto en sus aplicaciones en el desarrollo de productos, comercio, marketing o sistema publicitario.

Dicho concepto, a pesar de su enorme potencial, cayó en el olvido, permaneciendo latente hasta el 2021 cuando la consultora Gartner rescató dicho termino, dándole una nueva visión de negocio y colocándolo como número uno en el Top-10 de tendencias tecnológicas estratégicas a nivel mundial. Este hecho provocó que el IoB captara la atención de los gigantes tecnológicos.

La correcta comprensión de este concepto, así como la apreciación de su enorme aplicabilidad, pasa necesariamente por comprender dos conceptos, estrechamente relacionados con el IoB:

  • el Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT)
  • el Internet de Todo (Internet of Everything, IoE)

El IoT, tecnología que en la última década ha alcanzado una gran relevancia, es un concepto asociado al control, comunicación e intercambio de datos entre dispositivos. Esta tecnología puede entenderse como la extensión natural del concepto “Machine to Machine (M2M)” y esta se ha producido, principalmente, gracias a los avances en las comunicaciones inalámbricas y al abaratamiento en la fabricación y miniaturización de dispositivos electrónicos.

Por otro lado, el IoE es un concepto más amplio, como su nombre deja ver, ampliando la idea del IoT. Este concepto describe un ecosistema más complejo donde máquinas, personas y procesos interaccionan entre sí a diferentes niveles. Así, mientras que el IoT se ocupa de la conexión entre dispositivos, el IoE se encarga de conectar estos dispositivos y sus acciones con las personas.

Atendiendo a este marco de referencia establecido por el IoT y el IoE, lo que busca el IoB es comprender a los usuarios, desde un punto de vista psicológico y comportamental, a través de la analítica de datos generados por la interacción de estos con los diferentes dispositivos y acciones de los sistemas que le rodean.

El modelo 3rd-PartyAds, ¿una especie de IoB primitivo?

El 3rd-PartyAds es el modelo del negocio publicitario y marketing digital más extendido en internet. Los sitios web usan ese modelo para obtener ingresos por publicidad, y además ofrece una forma sencilla y barata de que las pequeñas empresas, las cuales no pueden lanzar grandes campañas publicitarias (cada vez menos comunes por su poca efectividad), hagan llegar sus anuncios a los consumidores idóneos.

Cómo funciona el modelo 3rd-PartyAds

Este modelo posee tres partes principales:

  • la compañía que quiere publicitarse
  • el sitio (web o aplicación) donde aparece la publicidad
  • el servidor de anuncios (server ads) con el algoritmo de aprendizaje.

Su funcionamiento es muy sencillo. La compañía que desea publicitarse proporciona el anuncio en diferentes formatos (banners, pop-ups, etc.), estableciendo los perfiles de sus potenciales clientes y especificando los tipos de web y/o aplicaciones donde desear mostrar sus anuncios. El sitio web o aplicación, proporciona el lugar del anuncio y el acceso a los datos de los usuarios (IP, nombre, etc.) así como los datos generados de la interacción (clicks, scroll, tiempo de visualización, posición del cursor, etc.) que los usuarios tienen con la web o aplicación debido al anuncio.

Finalmente, el servidor de anuncios recolecta todos esos datos y el algoritmo de aprendizaje los analiza, aprendiendo del comportamiento de los usuarios y mostrando solo aquellos anuncios de más interés para el usuario. Como puede verse, este modelo de negocio se basa en la efectividad de a quien se le muestra el anuncio más que en el número de veces que un anuncio se muestra.

Se aprecia fácilmente que en este modelo surge una especie de IoB primitivo, aplicado a pequeña escala en un mundo bidimensional (a través de las pantallas del móvil o el ordenador, principalmente).

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IoB: productos, servicios, marketing digital y sistema publicitario

En el caso del 3rd-PartyAds, el modelo de negocio se limita a mostrar los anuncios más adecuados a los usuarios en temática, forma y momento. Esta limitación viene impuesta por el tipo de datos a los que se accede.

Ahora, imaginemos por un momento, la posibilidad de acceder a un espectro más amplio de datos, a aquellos que provienen de dispositivos que tienen una estrecha interacción y/o relación con el usuario: móviles, smart watch, sensores de domótica, video, audio, etc. En ese caso, la analítica de los datos, desde el punto de vista de una comprensión psicológica y comportamental del usuario, implicaría un conocimiento más profundo de los usuarios y abriría nuevos enfoques en el desarrollo de productos y servicios, así como en el marketing y publicidad. Por ejemplo:

  • Se abren nuevas perspectivas en el desarrollo de la Experiencia de Usuarios (User Experience, UX), permitiendo mejorar factores relativos al diseño, calidad de contenido, usabilidad, utilidad, etc.

  • Una visión psicológica y comportamental del usuario nos permitiría una Optimización de la Experiencia de Usuario (User Experience Optimization, UXO, o Search Experience Optimization, SXO), buscando la forma óptima de interacción con un producto o servicio.

  • Aplicar el concepto de IoB en el ámbito SEO (Search Engine Optimization) permitiría desarrollar nuevas estrategias SEO para mejorar el posicionamiento en buscadores atendiendo a la interacción que el usuario presenta con el buscador.

  • Analizar y comprender el comportamiento de los clientes en una tienda ayudaría a distribuir la tienda de manera más eficiente y amigable para éstos. Se podría disponer la tienda de tal forma que facilitara el acceso y compra de productos o servicios específicos.

IoB: más allá del negocio

Aunque el IoB se ha postulado como una herramienta de gran importancia en el desarrollo y venta de productos, esto sólo implicaría quedarse en la superficie de este concepto tan novedoso, teniendo otras potenciales aplicaciones en ámbitos muy diversos. Por ejemplo:

  • Psicología
    El IoB podría ayudar a detectar problemas psicológicos mediante técnicas no invasivas. Por ejemplos, los trastornos del espectro autista tienen una gran dificultad de ser detectados si estos no son muy acentuados. El IoB abre la posibilidad de introducir a personas en entornos controlados, donde es posible medir todo tipo de interacción de esa persona con el entorno que le rodea, lo que permitiría sacar patrones de conductas y comprender las acciones realizadas, siendo posible detectar este tipo de tipo trastorno con un análisis adecuado.

  • Seguridad en edificio y grandes superficies
    La evacuación de edificios y grandes superficies en situaciones de emergencia es una situación crítica donde las personas tiene comportamientos muy diferentes, comportándose más como conjunto (un enjambre) que como individuo aislado. La posibilidad de recolectar de manera agregada los datos de gran cantidad de individuos, proveniente de diferentes dispositivos: móviles, sensores de movimiento, concentración de CO2, temperatura, etc., nos permitiría el desarrollo de modelos de comportamiento grupal. Esto nos permitiría desarrollar modelos de evacuación de edificios en casos de emergencia. Incluso ir más allá, diseñar edificios que favorezcan determinados comportamientos en casos de emergencia.

  • Realidad aumentada optimizada
    La realidad aumentada en una tecnología que en los próximos años proporcionará herramientas muy útiles en una gran cantidad de situaciones y entornos hostiles para los usuarios (manejo de mercancías peligrosas, factorías metalúrgicas, instalaciones de alta tensión, etc.). Esta realidad aumentada permitiría realizar tareas a distancia en este tipo de entornos o situación, evitando grandes riesgos para los trabajadores. Los sistemas de realidad aumentada contienen una gran cantidad de dispositivos que interactúan con el usuario. La aplicación del IoB en estos entornos sería una herramienta de gran utilidad para optimizar dichos entornos y mejorar su usabilidad.

  • Detección fraudulenta en casino
    Un casino puede considerarse un entorno controlado, en mayor o menos medida, donde poder observar cómo los jugadores interactúan. El análisis del comportamiento de los jugadores y su interacción durante el juego permitiría detectar actividades poco usuales en un casino que podrían estar asociadas con actividades ilícitas y/o fraudulentas.

Como podemos ver, el IoB se presenta como un concepto disruptor, proporcionando un nuevo enfoque a la analítica de datos y facilitando el desarrollo de una herramienta de gran utilidad en el estudio del comportamiento humano.

Riesgos del IoB

El principal problema del IoB es el hecho de los datos, actualmente considerado el nuevo petróleo. El problema reside es cómo se van a almacenar, organizar, proteger y acceder a esa ingente cantidad de datos que se espera recolectar de los individuos. El hecho de que esa información de los usuarios caiga en manos incorrecta abre un debate muy espinoso en la privacidad y hace cuestionarse la seguridad en el uso del IoB.

Otra cuestión que provoca reticencias en el uso del IoB no es ya el hecho de que se produzca fugas o robos de datos, sino en el uso ético de estos. Las compañías, a las que hemos dado permiso en la recolección y uso de estos datos, tendría un profundo conocimiento de nosotros con un análisis adecuado de eso datos. Las compañías podrían diseñar productos, servicios o actividades para influir en nuestro comportamiento y sesgar de manera indirecta nuestras acciones o decisiones. Esto ya se ha ocurrido, aunque a menor escala, con el escándalo de Cambridge Analytics, donde se concluyó que la compañía había usado la fuga de datos de Facebook y su análisis para influir en la opinión publicar y sesgar el voto.

Como puede apreciarse el IoB es un concepto disruptor que abre una gran cantidad de posibilidades. No obstante, presenta grandes riesgos si se realiza un uso inadecuado de este. Por ello, una correcta regulación en cómo se tratan y usan los datos es de vital importancia para que dicho concepto puede aportar a la sociedad la gran cantidad de beneficios que posee.

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